Instance Selection and Construction for Data Mining
Sprache: Englisch
Verlag: Kluwer Academic Publishers, 2001
Serie: Buch 225 von 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
- Hardcover
- Neu

Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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The ability to analyze and understand massive data sets lags far behind the ability to gather and store the data. To meet this challenge, knowledge discovery and data mining (KDD) is growing as an emerging field. This volume brings researchers and practitioners together to report developments and focuses on the development of instance selection. Editor(s): Liu, Huan; Motoda, H. Series: The Springer International Series in Engineering and Computer Science. Num Pages: 416 pages, biography. BIC Classification: UN; UYQ. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 234 x 156 x 25. Weight in Grams: 807. . 2001. Hardback. . . . .
Bestandsnummer des Verkäufers V9780792372097
- Titel
- Instance Selection and Construction for Data Mining
- Autor
- . Ed(s): Liu, Huan; Motoda, H.
- Verlag
- Kluwer Academic Publishers
- Erscheinungsjahr
- 2001
- Zustand
- New
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0792372093
- ISBN-13
- 9780792372097
- Serie
- Buch 225 von 260: The Springer International Series in Engineering and Computer Science
One of the major means of instance selection is sampling whereby a sample is selected for testing and analysis, and randomness is a key element in the process. Instance selection also covers methods that require search. Examples can be found in density estimation (finding the representative instances - data points - for a cluster); boundary hunting (finding the critical instances to form boundaries to differentiate data points of different classes); and data squashing (producing weighted new data with equivalent sufficient statistics). Other important issues related to instance selection extend to unwanted precision, focusing, concept drifts, noise/outlier removal, data smoothing, etc.
Instance Selection and Construction for Data Mining brings researchers and practitioners together to report new developments and applications, to share hard-learned experiences in order to avoid similar pitfalls, and to shed light on the future development of instance selection. This volume serves as a comprehensive reference for graduate students, practitioners and researchers in KDD.
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